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编程问答

java 网络驱动器_删除多余的网络驱动器

發(fā)布時間:2024/4/11 编程问答 50 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 java 网络驱动器_删除多余的网络驱动器 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

*1、查詢SQL盡量不要使用select ,而是select具體字段。

反例子:

select * from employee;

正例子:

select id,name from employee;

理由:

只取需要的字段,節(jié)省資源、減少網(wǎng)絡(luò)開銷。select * 進行查詢時,很可能就不會使用到覆蓋索引了,就會造成回表查詢。

2、如果知道查詢結(jié)果只有一條或者只要最大/最小一條記錄,建議用limit 1 假設(shè)現(xiàn)在有employee員工表,要找出一個名字叫jay的人.

CREATE TABLE `employee` (

`id` int(11) NOT NULL,

`name` varchar(255) DEFAULT NULL,

`age` int(11) DEFAULT NULL,

`date` datetime DEFAULT NULL,

`sex` int(1) DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

反例:

select id,name from employee where name='jay'

正例

select id,name from employee where name='jay' limit 1;

理由:

加上limit 1后,只要找到了對應(yīng)的一條記錄,就不會繼續(xù)向下掃描了,效率將會大大提高。當(dāng)然,如果name是唯一索引的話,是不必要加上limit 1了,因為limit的存在主要就是為了防止全表掃描,從而提高性能,如果一個語句本身可以預(yù)知不用全表掃描,有沒有l(wèi)imit ,性能的差別并不大。

3、應(yīng)盡量避免在where子句中使用or來連接條件

新建一個user表,它有一個普通索引userId,表結(jié)構(gòu)如下:

CREATE TABLE `user` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`userId` int(11) NOT NULL,

`age` int(11) NOT NULL,

`name` varchar(255) NOT NULL,

PRIMARY KEY (`id`),

KEY `idx_userId` (`userId`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

假設(shè)現(xiàn)在需要查詢userid為1或者年齡為18歲的用戶,很容易有以下sql

反例:

select * from user where userid=1 or age =18

正例:

//使用union all

select * from user where userid=1

union all

select * from user where age = 18

//或者分開兩條sql寫:

select * from user where userid=1

select * from user where age = 18

理由:

使用or可能會使索引失效,從而全表掃描。 對于or+沒有索引的age這種情況,假設(shè)它走了userId的索引,但是走到age查詢條件時,它還得全表掃描,也就是需要三步過程: 全表掃描+索引掃描+合并 如果它一開始就走全表掃描,直接一遍掃描就完事。 mysql是有優(yōu)化器的,處于效率與成本考慮,遇到or條件,索引可能失效,看起來也合情合理。

4、優(yōu)化limit分頁

我們?nèi)粘W龇猪撔枨髸r,一般會用 limit 實現(xiàn),但是當(dāng)偏移量特別大的時候,查詢效率就變得低下。

反例:

select id,name,age from employee limit 10000,10

正例:

//方案一 :返回上次查詢的最大記錄(偏移量)

select id,name from employee where id>10000 limit 10.

//方案二:order by + 索引

select id,name from employee order by id limit 10000,10

//方案三:在業(yè)務(wù)允許的情況下限制頁數(shù):

理由:

當(dāng)偏移量最大的時候,查詢效率就會越低,因為Mysql并非是跳過偏移量直接去取后面的數(shù)據(jù),而是先把偏移量+要取的條數(shù),然后再把前面偏移量這一段的數(shù)據(jù)拋棄掉再返回的。 如果使用優(yōu)化方案一,返回上次最大查詢記錄(偏移量),這樣可以跳過偏移量,效率提升不少。 方案二使用order by+索引,也是可以提高查詢效率的。 方案三的話,建議跟業(yè)務(wù)討論,有沒有必要查這么后的分頁啦。因為絕大多數(shù)用戶都不會往后翻太多頁。

5、優(yōu)化你的like語句

日常開發(fā)中,如果用到模糊關(guān)鍵字查詢,很容易想到like,但是like很可能讓你的索引失效。

反例:

select userId,name from user where userId like '%123';

正例:

select userId,name from user where userId like '123%';

理由:

把%放前面,并不走索引,如下:

把% 放關(guān)鍵字后面,還是會走索引的。如下:

6、使用where條件限定要查詢的數(shù)據(jù),避免返回多余的行

假設(shè)業(yè)務(wù)場景是這樣:查詢某個用戶是否是會員。曾經(jīng)看過老的實現(xiàn)代碼是這樣。。。

反例:

List userIds = sqlMap.queryList("select userId from user where isVip=1");

boolean isVip = userIds.contains(userId);

正例:

Long userId = sqlMap.queryObject("select userId from user where userId='userId' and isVip='1' ")

boolean isVip = userId!=null;

理由:

需要什么數(shù)據(jù),就去查什么數(shù)據(jù),避免返回不必要的數(shù)據(jù),節(jié)省開銷。

7、盡量避免在索引列上使用mysql的內(nèi)置函數(shù)

業(yè)務(wù)需求:查詢最近七天內(nèi)登陸過的用戶(假設(shè)loginTime加了索引)

反例:

select userId,loginTime from loginuser where Date_ADD(loginTime,Interval 7 DAY) >=now();

正例:

explain select userId,loginTime from loginuser where loginTime >= Date_ADD(NOW(),INTERVAL - 7 DAY);

理由:

索引列上使用mysql的內(nèi)置函數(shù),索引失效

8、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作,這將導(dǎo)致系統(tǒng)放棄使用索引而進行全表掃

反例:

select * from user where age-1 =10;

正例:

select * from user where age =11;

理由:

9、Inner join 、left join、right join,優(yōu)先使用Inner join,如果是left join,左邊表結(jié)果盡量小

Inner join 內(nèi)連接,在兩張表進行連接查詢時,只保留兩張表中完全匹配的結(jié)果集 left join 在兩張表進行連接查詢時,會返回左表所有的行,即使在右表中沒有匹配的記錄。 right join 在兩張表進行連接查詢時,會返回右表所有的行,即使在左表中沒有匹配的記錄。 都滿足SQL需求的前提下,推薦優(yōu)先使用Inner join(內(nèi)連接),如果要使用left join,左邊表數(shù)據(jù)結(jié)果盡量小,如果有條件的盡量放到左邊處理。

反例:

select * from tab1 t1 left join tab2 t2 on t1.size = t2.size where t1.id>2;

正例:

select * from (select * from tab1 where id >2) t1 left join tab2 t2 on t1.size = t2.size;

理由:

如果inner join是等值連接,或許返回的行數(shù)比較少,所以性能相對會好一點。 同理,使用了左連接,左邊表數(shù)據(jù)結(jié)果盡量小,條件盡量放到左邊處理,意味著返回的行數(shù)可能比較少。

10、應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

反例:

select age,name from user where age <>18;

正例:

//可以考慮分開兩條sql寫

select age,name from user where age <18;

select age,name from user where age >18;

理由:

使用!=和<>很可能會讓索引失效

11、使用聯(lián)合索引時,注意索引列的順序,一般遵循最左匹配原則。 表結(jié)構(gòu):(有一個聯(lián)合索引idx_userid_age,userId在前,age在后)

CREATE TABLE `user` (

`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`userId` int(11) NOT NULL,

`age` int(11) DEFAULT NULL,

`name` varchar(255) NOT NULL,

PRIMARY KEY (`id`),

KEY `idx_userid_age` (`userId`,`age`) USING BTREE

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;

反例:

select * from user where age = 10;

正例:

//符合最左匹配原則

select * from user where userid=10 and age =10;

//符合最左匹配原則

select * from user where userid =10;

理由:

當(dāng)我們創(chuàng)建一個聯(lián)合索引的時候,如(k1,k2,k3),相當(dāng)于創(chuàng)建了(k1)、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三個索引,這就是最左匹配原則。 聯(lián)合索引不滿足最左原則,索引一般會失效,但是這個還跟Mysql優(yōu)化器有關(guān)的。

12、對查詢進行優(yōu)化,應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引,盡量避免全表掃描。

反例:

select * from user where address ='深圳' order by age ;

正例:

添加索引

alter table user add index idx_address_age (address,age)

13、如果插入數(shù)據(jù)過多,考慮批量插入。

反例:

for(User u :list){

INSERT into user(name,age) values(#name#,#age#)

}

正例:

//一次500批量插入,分批進行

insert into user(name,age) values

(#{item.name},#{item.age})

理由:

批量插入性能好,更加省時間 打個比喻:假如你需要搬一萬塊磚到樓頂,你有一個電梯,電梯一次可以放適量的磚(最多放500),你可以選擇一次運送一塊磚,也可以一次運送500,你覺得哪個時間消耗大?

14、在適當(dāng)?shù)臅r候,使用覆蓋索引。

覆蓋索引能夠使得你的SQL語句不需要回表,僅僅訪問索引就能夠得到所有需要的數(shù)據(jù),大大提高了查詢效率。

反例:

// like模糊查詢,不走索引了

select * from user where userid like '%123%'

正例:

//id為主鍵,那么為普通索引,即覆蓋索引登場了。

select id,name from user where userid like '%123%';

15、慎用distinct關(guān)鍵字

distinct 關(guān)鍵字一般用來過濾重復(fù)記錄,以返回不重復(fù)的記錄。在查詢一個字段或者很少字段的情況下使用時,給查詢帶來優(yōu)化效果。但是在字段很多的時候使用,卻會大大降低查詢效率。

反例:

SELECT DISTINCT * from user;

正例:

select DISTINCT name from user;

理由:

帶distinct的語句cpu時間和占用時間都高于不帶distinct的語句。因為當(dāng)查詢很多字段時,如果使用distinct,數(shù)據(jù)庫引擎就會對數(shù)據(jù)進行比較,過濾掉重復(fù)數(shù)據(jù),然而這個比較,過濾的過程會占用系統(tǒng)資源,cpu時間。

16、刪除冗余和重復(fù)索引

反例:

KEY `idx_userId` (`userId`)

KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)

正例:

//刪除userId索引,因為組合索引(A,B)相當(dāng)于創(chuàng)建了(A)和(A,B)索引

KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)

理由:

重復(fù)的索引需要維護,并且優(yōu)化器在優(yōu)化查詢的時候也需要逐個地進行考慮,這會影響性能的。

17、如果數(shù)據(jù)量較大,優(yōu)化你的修改/刪除語句。

避免同時修改或刪除過多數(shù)據(jù),因為會造成cpu利用率過高,從而影響別人對數(shù)據(jù)庫的訪問。

反例:

//一次刪除10萬或者100萬+?

delete from user where id <100000;

//或者采用單一循環(huán)操作,效率低,時間漫長

for(User user:list){

delete from user;

}

正例:

//分批進行刪除,如每次500

delete user where id<500

delete product where id>=500 and id<1000;

理由:

一次性刪除太多數(shù)據(jù),可能會有l(wèi)ock wait timeout exceed的錯誤,所以建議分批操作。

18、where子句中考慮使用默認值代替null。

反例:

select * from user where age is not null;

正例:

//設(shè)置0為默認值

select * from user where age>0;

理由:

并不是說使用了is null 或者 is not null 就會不走索引了,這個跟mysql版本以及查詢成本都有關(guān)。 如果mysql優(yōu)化器發(fā)現(xiàn),走索引比不走索引成本還要高,肯定會放棄索引,這些條件!=,>is null,is not null經(jīng)常被認為讓索引失效,其實是因為一般情況下,查詢的成本高,優(yōu)化器自動放棄的。 如果把null值,換成默認值,很多時候讓走索引成為可能,同時,表達意思會相對清晰一點。

19、不要有超過5個以上的表連接

連表越多,編譯的時間和開銷也就越大。 把連接表拆開成較小的幾個執(zhí)行,可讀性更高。 如果一定需要連接很多表才能得到數(shù)據(jù),那么意味著糟糕的設(shè)計了。

20、exist & in的合理利用

假設(shè)表A表示某企業(yè)的員工表,表B表示部門表,查詢所有部門的所有員工,很容易有以下SQL:

select * from A where deptId in (select deptId from B);

這樣寫等價于: 先查詢部門表B

select deptId from B

再由部門deptId,查詢A的員工

select * from A where A.deptId = B.deptId

可以抽象成這樣的一個循環(huán):

List<> resultSet ; for(int i=0;i

select * from A where exists (select 1 from B where A.deptId = B.deptId); 因為exists查詢的理解就是,先執(zhí)行主查詢,獲得數(shù)據(jù)后,再放到子查詢中做條件驗證,根據(jù)驗證結(jié)果(true或者false),來決定主查詢的數(shù)據(jù)結(jié)果是否得意保留。

那么,這樣寫就等價于:

select * from A,先從A表做循環(huán)

select * from B where A.deptId = B.deptId,再從B表做循環(huán).

同理,可以抽象成這樣一個循環(huán):

List<> resultSet ; for(int i=0;i

因此,我們要選擇最外層循環(huán)小的,也就是,如果B的數(shù)據(jù)量小于A,適合使用in,如果B的數(shù)據(jù)量大于A,即適合選擇exist。

21、盡量用 union all 替換 union

如果檢索結(jié)果中不會有重復(fù)的記錄,推薦union all 替換 union。

反例:

select * from user where userid=1

union

select * from user where age = 10

正例:

select * from user where userid=1

union all

select * from user where age = 10

理由:

如果使用union,不管檢索結(jié)果有沒有重復(fù),都會嘗試進行合并,然后在輸出最終結(jié)果前進行排序。如果已知檢索結(jié)果沒有重復(fù)記錄,使用union all 代替union,這樣會提高效率。

22、索引不宜太多,一般5個以內(nèi)。

索引并不是越多越好,索引雖然提高了查詢的效率,但是也降低了插入和更新的效率。 insert或update時有可能會重建索引,所以建索引需要慎重考慮,視具體情況來定。 一個表的索引數(shù)最好不要超過5個,若太多需要考慮一些索引是否沒有存在的必要。

23、盡量使用數(shù)字型字段,若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計為字符型

反例:

king_id` varchar(20) NOT NULL COMMENT '守護者Id'

正例:

`king_id` int(11) NOT NULL COMMENT '守護者Id'`

理由:

相對于數(shù)字型字段,字符型會降低查詢和連接的性能,并會增加存儲開銷。

24、索引不適合建在有大量重復(fù)數(shù)據(jù)的字段上,如性別這類型數(shù)據(jù)庫字段。

因為SQL優(yōu)化器是根據(jù)表中數(shù)據(jù)量來進行查詢優(yōu)化的,如果索引列有大量重復(fù)數(shù)據(jù),Mysql查詢優(yōu)化器推算發(fā)現(xiàn)不走索引的成本更低,很可能就放棄索引了。

25、盡量避免向客戶端返回過多數(shù)據(jù)量。

假設(shè)業(yè)務(wù)需求是,用戶請求查看自己最近一年觀看過的直播數(shù)據(jù)。

反例:

//一次性查詢所有數(shù)據(jù)回來

select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime >= Date_sub(now(),Interval 1 Y)

正例:

//分頁查詢

select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime>= Date_sub(now(),Interval 1 Y) limit offset,pageSize

//如果是前端分頁,可以先查詢前兩百條記錄,因為一般用戶應(yīng)該也不會往下翻太多頁,

select * from LivingInfo where watchId =useId and watchTime>= Date_sub(now(),Interval 1 Y) limit 200 ;

26、當(dāng)在SQL語句中連接多個表時,請使用表的別名,并把別名前綴于每一列上,這樣語義更加清晰。

反例:

select * from A inner

join B on A.deptId = B.deptId;

正例:

select memeber.name,deptment.deptName from A member inner

join B deptment on member.deptId = deptment.deptId;

27、盡可能使用varchar/nvarchar 代替 char/nchar。

反例:

`deptName` char(100) DEFAULT NULL COMMENT '部門名稱'

正例:

`deptName` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '部門名稱'

理由:

因為首先變長字段存儲空間小,可以節(jié)省存儲空間。 其次對于查詢來說,在一個相對較小的字段內(nèi)搜索,效率更高。

28、為了提高group by 語句的效率,可以在執(zhí)行到該語句前,把不需要的記錄過濾掉。

反例:

select job,avg(salary) from employee group by job having job ='president'

or job = 'managent'

正例:

select job,avg(salary) from employee where job ='president'

or job = 'managent' group by job;

29、如何字段類型是字符串,where時一定用引號括起來,否則索引失效

反例:

select * from user where userid =123;

正例:

select * from user where userid ='123';

理由:

為什么第一條語句未加單引號就不走索引了呢? 這是因為不加單引號時,是字符串跟數(shù)字的比較,它們類型不匹配,MySQL會做隱式的類型轉(zhuǎn)換,把它們轉(zhuǎn)換為浮點數(shù)再做比較。

30、使用explain 分析你SQL的計劃

日常開發(fā)寫SQL的時候,盡量養(yǎng)成一個習(xí)慣吧。用explain分析一下你寫的SQL,尤其是走不走索引這一塊。

explain select * from user where userid =10086 or age =18;

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的java 网络驱动器_删除多余的网络驱动器的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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